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生活用纸张强度预测数据集
生活用纸张强度预测数据集,train.csv 训练数据集,提供原纸的抽检样本检测数据,具体包含原纸的抗张强度数值(预测目标)、与原纸批次关联的质检过程数据(纤维形态数据)和前工序关键参数,该部分数据实际业务场景中以人工记录为主。 paper_machine_data.csv 纸机运行实时参数,用于模型训练时提取特征,可以通过时间信息和训练数据集进行关联
2022-12-18 18:28:32
45.9MB
生活
纸张
数据集
基于机器学习的O2O优惠券预测.zip
基于机器学习和深度学习的项目,内含数据集以及详细的备注源码
2022-12-18 14:27:52
1.86MB
机器学习
深度学习
基于CNN的心跳信号分类预测.zip
基于机器学习和深度学习的项目,内含数据集以及详细的备注源码
2022-12-18 14:27:51
3KB
机器学习
深度学习
基于机器学习的某电商平台重复购买预测.zip
基于机器学习和深度学习的项目,内含数据集以及详细的备注源码
2022-12-18 14:27:50
270KB
机器学习
深度学习
使用预测VA进行有色噪声中的相干检测:使用预测性维特比算法对有色噪声中的符号进行最大似然检测-matlab开发
参考资料:参见 K Vasudevan 所著的“数字通信和信号处理”一书中的第 2.7 节
2022-12-18 13:08:27
4KB
matlab
1
2002高教社杯全国大学生数学建模竞赛,2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛,2003年抢渡长江,2004全国大学生数学建模B,DVD在线租赁国家二等奖,艾滋病疗法评价及疗效预测的优化模型
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2022-12-17 22:40:15
490KB
2002高教社杯全国大学生数学建模竞赛
2003高教社杯全国大学生数学建模竞赛
2003年抢渡长江
2004全国大学生数学建模B
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艾滋病疗法评价及疗效预测的优化模型
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心脏病预测的比较分析-研究论文
数据挖掘(有时称为知识发现)是从不同角度分析数据并将其总结为有用信息的过程。 数据挖掘技术用于医学领域的各种用途。 该技术主要用于从数据集中预测疾病。 在本文中,我们将结合各种论文的结果来分析心脏病的最佳有效率。 各种心脏病患者的数据集用于这项研究工作。 本调查论文使用的各种数据挖掘技术是分类、聚类、模糊系统和关联规则来预测心脏病。 通过使用数据挖掘技术,在医学领域,可以在更短的时间内更准确地预测和检测疾病。
2022-12-17 17:25:00
301KB
Datamining
Prediction
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MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据)
MATLAB实现SSA-BiLSTM麻雀算法优化双向长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测(完整源码和数据) 麻雀算法优化参数为隐含层节点数,最大训练代数,初始学习率参数。 数据为多输入回归数据,输入7个特征,输出1个变量。 运行环境MATLAB2018b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致,可以用记事本打开复制到你的文件。
2022-12-17 12:26:27
253KB
SSA-BiLSTM
麻雀算法优化
双向长短期记忆神经网络
多输入单输出
基于多元线性回归的股价分析及预测
摘要:中国是世界上最大的发展中国家,中国股票市场的股票价格是序列相关的,这意味着股票的历史信息可以用来预测未来股价。本文以沪深300指数为实例,以其成交金额、最
2022-12-17 11:47:07
1.78MB
线性回归
1
盈利预测的多元线性回归
盈利预测的多元线性回归
2022-12-17 11:39:19
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R
1
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